package com.atguigu.gmall.realtime.app.dwd.log;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONAware;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.BaseApp;
import com.atguigu.gmall.realtime.common.Constant;
import com.atguigu.gmall.realtime.util.AtguiguUtil;
import com.atguigu.gmall.realtime.util.FlinkSinkUtil;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.flink.util.OutputTag;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @Author lzc
 * @Date 2022/12/29 10:02
 */
public class Dwd_01_DwdBaseLogApp extends BaseApp {
    
    private final String START = "start";
    private final String DISPLAY = "display";
    private final String ACTION = "action";
    private final String ERR = "err";
    private final String PAGE = "page";
    
    public static void main(String[] args) {
        new Dwd_01_DwdBaseLogApp().init(
            3001,
            2,
            "Dwd_01_DwdBaseLogApp",
            Constant.TOPIC_ODS_LOG
        );
    }
    
    @Override
    public void handle(StreamExecutionEnvironment env,
                       DataStreamSource<String> stream) {
        //        2. 数据清洗 etl
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> etledStream = etl(stream);
        //        3. 新老客户标记纠正
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> validatedStream = validateNewOrOld(etledStream);
        //        4. 分流: 分成 5 个流
        Map<String, DataStream<JSONObject>> streams = splitStream(validatedStream);
        //        5. 不同的流写出到不同的 topic 中
        writeToKafka(streams);
    }
    
    private void writeToKafka(Map<String, DataStream<JSONObject>> streams) {
        streams.get(START).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_START));
        streams.get(ERR).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_ERR));
        streams.get(DISPLAY).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_DISPLAY));
        streams.get(ACTION).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_ACTION));
        streams.get(PAGE).map(JSONAware::toJSONString).addSink(FlinkSinkUtil.getKafkaSink(Constant.TOPIC_DWD_TRAFFIC_PAGE));
    }
    
    private Map<String, DataStream<JSONObject>> splitStream(SingleOutputStreamOperator<JSONObject> stream) {
//        OutputTag<JSONObject> displayTag = new OutputTag<>("display", TypeInformation.of(JSONObject.class));
        OutputTag<JSONObject> displayTag = new OutputTag<JSONObject>("display"){};
        OutputTag<JSONObject> pageTag = new OutputTag<JSONObject>("page"){};
        OutputTag<JSONObject> errTag = new OutputTag<JSONObject>("err"){};
        OutputTag<JSONObject> actionTag = new OutputTag<JSONObject>("action"){};
        
        /*
        主流: 启动日志
        4 个输出流: 其他的 4 种日志  页面 活动 曝光 错误
         */
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> startStream = stream.process(new ProcessFunction<JSONObject, JSONObject>() {
            @Override
            public void processElement(JSONObject obj,
                                       Context ctx,
                                       Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                
                JSONObject common = obj.getJSONObject("common");
                Long ts = obj.getLong("ts");
                // 1. 启动日志
                JSONObject start = obj.getJSONObject("start");
                if (start != null) {
                    // 补充一些其他有用字段
                    start.putAll(common);
                    start.put("ts", ts);
                    out.collect(start);
                }
                
                // 2. 曝光日志
                JSONArray displays = obj.getJSONArray("displays");
                if (displays != null) {
                    for (int i = 0; i < displays.size(); i++) {
                        JSONObject display = displays.getJSONObject(i);
                        display.putAll(common);
                        display.put("ts", ts);
                        ctx.output(displayTag, display);
                    }
                }
    
                // 3. 曝光日志
                JSONArray actions = obj.getJSONArray("actions");
                if (actions != null) {
                    for (int i = 0; i < actions.size(); i++) {
                        JSONObject action = actions.getJSONObject(i);
                        action.putAll(common);
                        ctx.output(actionTag, action);
                    }
                }
                // 4. 错误日志
                JSONObject err = obj.getJSONObject("err");
                if (err != null) {
                    err.putAll(common);
                    err.put("ts", ts);
                    ctx.output(errTag, err);
                }
                
                // 5. 页面日子
                JSONObject page = obj.getJSONObject("page");
                if (page != null) {
                    page.putAll(common);
                    page.put("ts", ts);
                    ctx.output(pageTag, page);
                }
            }
        });
    
        DataStream<JSONObject> displayStream = startStream.getSideOutput(displayTag);
        DataStream<JSONObject> actionStream = startStream.getSideOutput(actionTag);
        DataStream<JSONObject> errStream = startStream.getSideOutput(errTag);
        DataStream<JSONObject> pageStream = startStream.getSideOutput(pageTag);
        
        // 如果同时返回 5 个流
        // list 数组  元组 共同的缺点:  (startStream, ...) 需要保证取出的顺序和放入的属性一致
        // 其实用 Map 集合  key: start value:流本身
        Map<String, DataStream<JSONObject>> streams = new HashMap<>();
        streams.put(START, startStream);
        streams.put(DISPLAY, displayStream);
        streams.put(ACTION, actionStream);
        streams.put(ERR, errStream);
        streams.put(PAGE, pageStream);
        return streams;
        
    }
    
    private SingleOutputStreamOperator<JSONObject> validateNewOrOld(SingleOutputStreamOperator<JSONObject> stream) {
        /*
        清洗 is_new 如何设置?
         */
        return stream
            .keyBy(obj -> obj.getJSONObject("common").getString("mid"))
            .map(new RichMapFunction<JSONObject, JSONObject>() {
                
                private ValueState<String> firstVisitDateState;
                
                @Override
                public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                    firstVisitDateState = getRuntimeContext()
                        .getState(new ValueStateDescriptor<String>("firstVisitDate", String.class));
                }
                
                @Override
                public JSONObject map(JSONObject obj) throws Exception {
                    Long ts = obj.getLong("ts");
                    
                    String today = AtguiguUtil.tsToDate(ts);
                    
                    JSONObject common = obj.getJSONObject("common");
                    
                    String isNew = common.getString("is_new");
                    
                    String firstVisitDate = firstVisitDateState.value();
                    
                    if ("1".equals(isNew)) {  // 来了一个新用户, 需要判断是否要做就纠正
                        if (firstVisitDate == null) {// 这个 mid 确实是第一次访问, 不需要纠正, 要把今天存储到状态中
                            // 更新状态
                            firstVisitDateState.update(today);
                        }else{
                            //判断今天与状态的日期是否一致
                            if (!today.equals(firstVisitDate)) { // 不一致
                                common.put("is_new", "0");
                            }
                        }
                    }else{
                        // 如果老用户:
                        // 如果状态是 null, 把这个用户的首次访问记录设置为昨天
                        if (firstVisitDate == null) {
                            firstVisitDateState.update(AtguiguUtil.tsToDate(ts - 24 * 60 * 60 * 1000));
                        }
                    }
                    return obj;
                }
            });
    }
    
    private SingleOutputStreamOperator<JSONObject> etl(DataStreamSource<String> stream) {
        return stream
            .filter(new FilterFunction<String>() {
                @Override
                public boolean filter(String value) throws Exception {
                    try {
                        JSON.parseObject(value);
                        return true;
                    } catch (Exception e) {
                        System.out.println("不是正确的 json 数据: " + value);
                        return false;
                    }
                }
            })
            .map(JSON::parseObject);
    }
}
/*
dwd 流量域 日志处理:
目标: 把 5 种分别存储到dwd 层不同的 topic 中

1.先读取 ods_log

2. 数据清洗 etl

3. 新老客户标记纠正
    "is_new": "0"
        用来标记新用户还是老用户
        标记可能是出错,纠正错误的标记
        
    标记的原理: 第一天 24 点之前都是新用户 1, 以后都是老用 0
    
    用户有可能删除前端的 cookie 或者 小程序端的存储 或者 app 段的缓存,导致 is_new 出现错误
    
    错误: 只会发生在把老用户给标记成了新用户  0->1
    
          如果来的是新用户, 才需要判断是否错误, 如果有错把 1 重新给纠正成 0
    
    
    flink 怎么实现把 1->0
    
        用到 flink 的状态: 键控状态
     
     每个(mid), 用状态记住这个mid的首次访问日期(年月日)
        mid_1    2022-12-25
        
        
     is_new == 1
        state=null
            表示用户第一次访问, 不用纠正.
            需要把当前日期存储到状态
        state != null
            表示不是用户第一次访问
            判断今天和状态是否是同一天
            是: 不用纠正
            否: 需要纠正
        
        
     
    

4. 分流: 分成 5 个流
        启动
        页面
        曝光
        错误
        活动
    用到什么技术: 测输出流

5. 不同的流写出到不同的 topic 中

===
 The transaction timeout is larger than the maximum value allowed by the broker
 (as configured by transaction.max.timeout.ms).

 */